|
|
Absolute deviation, 绝对离差
% W6 D K! X9 M; Q7 C, d( KAbsolute number, 绝对数; ^5 z7 S$ ?4 X3 h
Absolute residuals, 绝对残差
; F4 e9 N4 d; ]3 D6 B) i1 wAcceleration array, 加速度立体阵
" f& ]' a4 g5 N! r9 X# m2 J$ |Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度6 f- X/ Q6 p$ Q" d2 R9 O3 I! T: h( G
Acceleration normal, 法向加速度
1 ] @% @9 r( [: lAcceleration space dimension, 加速度空间的维数
J7 d: k+ y" j/ R8 H- Q" w3 xAcceleration tangential, 切向加速度/ |! E6 ]( ~8 W
Acceleration vector, 加速度向量6 L7 I! B' K4 s7 Q) p$ @# L
Acceptable hypothesis, 可接受假设0 w. W# j% W. _" p; X1 B* N
Accumulation, 累积
6 t2 I* t2 Q( t! Y# XAccuracy, 准确度
% x0 K; H! ]' ~7 J4 v: aActual frequency, 实际频数- S' q9 J2 `% [/ ~4 D
Adaptive estimator, 自适应估计量
1 W8 H* N# \8 Z3 B1 Y( xAddition, 相加
3 P" P" R% Y5 ]% `2 `1 \! Z, FAddition theorem, 加法定理
3 _' m, h3 |4 x% {5 AAdditivity, 可加性- z+ B, K: G9 b3 o+ c- X" E0 L
Adjusted rate, 调整率/ V$ R6 f9 A1 q. c
Adjusted value, 校正值
F( f9 {# v# mAdmissible error, 容许误差1 w1 ]& ?% ~! f+ }- A
Aggregation, 聚集性- H+ b7 l% |. v* k3 \
Alternative hypothesis, 备择假设( P. U, j1 G* ?
Among groups, 组间
8 O8 ^, x' J* i" i0 UAmounts, 总量
9 h: ~ ?4 p8 B" pAnalysis of correlation, 相关分析* _8 ?8 b0 t% r: C" k5 u. h: r5 H/ N
Analysis of covariance, 协方差分析5 p) \: Z- F3 N: ?. g
Analysis of regression, 回归分析
) z" `- P5 Z1 }% ^Analysis of time series, 时间序列分析# u* f* b9 N* t) Z4 y& Y
Analysis of variance, 方差分析- Y" o/ n' C! Q8 T; Q; I
Angular transformation, 角转换
) s2 T; Y4 i& s) I; ^' F5 s8 ^ p9 |$ ^ANOVA （analysis of variance）, 方差分析: C8 L. ~2 z H2 u- B% U
ANOVA Models, 方差分析模型
5 r2 E; m, U& `0 mArcing, 弧/弧旋+ o; F$ ?6 S1 N& g
Arcsine transformation, 反正弦变换% X: X+ E7 G$ `- x. E; J
Area under the curve, 曲线面积5 I8 e" h+ L3 ^1 J( c
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 5 w. l& I% L% ^; O1 U/ y
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
% f1 B( `" [; S9 e" oArithmetic grid paper, 算术格纸) X0 w: N! ?- d! j
Arithmetic mean, 算术平均数
+ F1 U& E! X+ l# d tArrhenius relation, 艾恩尼斯关系
% U& n/ o3 w/ S3 p' ?7 ~8 [Assessing fit, 拟合的评估7 p! Q- E; g/ r# P8 P
Associative laws, 结合律5 a" o& i: Y! N6 ]6 Z. a
Asymmetric distribution, 非对称分布/ W; t1 n$ |* o" ~5 Z
Asymptotic bias, 渐近偏倚
9 Q8 m- w( n3 EAsymptotic efficiency, 渐近效率) R [) k! w; B8 B! X
Asymptotic variance, 渐近方差
# q$ U; `9 _9 H: K1 GAttributable risk, 归因危险度4 h( j% i' c0 Q9 I
Attribute data, 属性资料& a0 U+ ]4 A9 h* D' R; P: I! U7 _/ |
Attribution, 属性
; Y* e% t5 l r7 RAutocorrelation, 自相关( |6 S& n" W) V6 U
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
( Y) [: z: I0 qAverage, 平均数7 F/ q0 `; ~: i1 z" `- L. X4 k
Average confidence interval length, 平均置信区间长度, ^! e% ~( a- I* y4 L5 t
Average growth rate, 平均增长率
5 q. g' v0 |' g w$ a( B- J6 D3 fBar chart, 条形图
, z: h4 a) ]" ?! u# LBar graph, 条形图' S z1 y4 I6 G/ {: B% u' L
Base period, 基期
6 U6 m# }& ^5 q( y9 Z" h {Bayes' theorem , Bayes定理" N& q) `9 K: e, L& E" R# p
Bell-shaped curve, 钟形曲线
% G$ F8 k* [' I/ oBernoulli distribution, 伯努力分布4 k! e6 z. [ t, h& ]
Best-trim estimator, 最好切尾估计量% q# n; P3 ]- A5 m, P" L
Bias, 偏性
+ w, r, I; q: G, @6 X5 N. D+ s2 ~Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
; s. `/ \ ]) r# qBinomial distribution, 二项分布; h* y0 Z- S: t9 b4 W3 y) R7 g
Bisquare, 双平方* i! X8 g& N$ d1 H" G& V C0 q
Bivariate Correlate, 二变量相关
2 p) l2 t3 d( ~* c6 h, j1 v: nBivariate normal distribution, 双变量正态分布
& i S: @6 M+ A; i- e0 s) IBivariate normal population, 双变量正态总体4 V( ?! r# p" l4 e4 I+ h
Biweight interval, 双权区间 J7 M. [6 }! i% a9 j' e$ p
Biweight M-estimator, 双权M估计量
( ]; |+ O K) A3 O; oBlock, 区组/配伍组2 T( o# n' H4 m8 ~2 \' s; K
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
# }8 b$ F: n4 S& h9 g1 iBoxplots, 箱线图/箱尾图, _. n o2 J2 l$ F/ O, i L4 U5 g+ O% V
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点% U* N9 X8 h) W2 J' u5 ~5 d
Canonical correlation, 典型相关
8 Z0 e7 Y2 e# ], M& uCaption, 纵标目 P4 x/ e: i' q
Case-control study, 病例对照研究5 y( m4 r1 Z. N& g0 ]2 D
Categorical variable, 分类变量
, h# h4 I" S2 [Catenary, 悬链线4 l, G1 ]/ W! g
Cauchy distribution, 柯西分布
2 N/ w8 L5 h9 _; n: Y; ]: I' WCause-and-effect relationship, 因果关系
" q1 O/ y5 f: rCell, 单元) a! i" d3 ~0 O
Censoring, 终检, {: i2 \0 c- |6 [- J; B
Center of symmetry, 对称中心
) l5 L: N7 G; D! ~: pCentering and scaling, 中心化和定标
3 Q8 J9 o( q7 {Central tendency, 集中趋势
3 I/ S) M, Z2 Q1 [! K- VCentral value, 中心值
: |8 F5 o( F. ~) C, J7 M# M/ SCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测- w5 d1 z4 q9 p( W
Chance, 机遇% g% o$ L' P2 u
Chance error, 随机误差+ J: w* Y/ B4 l& l
Chance variable, 随机变量0 M% ?6 h; H" _4 y x. I
Characteristic equation, 特征方程
6 Z4 L- u8 l; P% w4 pCharacteristic root, 特征根
, _1 H; M3 P2 w, `3 s$ x- dCharacteristic vector, 特征向量
5 M P( E5 ]+ g0 e7 G1 y( UChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则# v* ~ U* E: ?' z8 H, W
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图/ k' S+ A! L' d' K# N( k7 M
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验' y3 l* f2 m. x7 ]3 p# q. B
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解) {6 Y: h! _/ U* h( n
Circle chart, 圆图
2 s2 @3 k/ ~: uClass interval, 组距
5 A! V* T$ F# c+ N" G" ^. YClass mid-value, 组中值
$ w, n9 K( F: g" A% M. jClass upper limit, 组上限
7 |7 Y0 \4 G/ f# ~7 ^Classified variable, 分类变量) [" i/ x p4 V/ u
Cluster analysis, 聚类分析' T* m- G6 t! D4 `( x2 i ~
Cluster sampling, 整群抽样
" Q, A J) E' H a/ }, oCode, 代码
, a: v7 @' @. D+ j$ f, C9 LCoded data, 编码数据& [1 [' {4 V/ a! M: X
Coding, 编码
" u+ X$ W4 o& LCoefficient of contingency, 列联系数( t& R6 P* a( m7 k: D
Coefficient of determination, 决定系数
, M+ [& `# X6 \! ~Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数: A8 j6 z5 H$ P
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
* x( z0 W3 t" E2 G' ICoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
: L* r- f9 {3 JCoefficient of rank correlation, 等级相关系数
# _2 D0 w5 u& M. u- l# mCoefficient of regression, 回归系数$ k; j0 s; \/ y9 O8 o
Coefficient of skewness, 偏度系数- D: J) I$ ]0 d+ F0 a# K
Coefficient of variation, 变异系数
1 h) d+ ~, w! w9 Z/ P' FCohort study, 队列研究2 u* D. J/ N) B% C
Column, 列
( z \8 V+ G7 E M' Q8 W. a8 t6 }Column effect, 列效应. a) ?; y9 t! P( K9 W8 z& Y! u
Column factor, 列因素
7 a4 U$ o8 X8 Z- ]. y. [) [Combination pool, 合并; _/ I/ ^( a# [! i) q+ e1 R- W/ P
Combinative table, 组合表/ z0 _8 l" P3 h5 X
Common factor, 共性因子
. Y! l# v! I: x# Q" B, [) XCommon regression coefficient, 公共回归系数1 l6 V/ c3 T1 j' W3 T5 y u
Common value, 共同值 v* B# z$ m& j3 F3 q: \' j
Common variance, 公共方差1 x2 v& u4 A+ u3 o; `
Common variation, 公共变异
* S/ _! d, Z! T5 p* SCommunality variance, 共性方差
. a# o! D6 y4 M; p% I% w8 ]* Q( _' UComparability, 可比性
@7 v5 O+ U' A0 _Comparison of bathes, 批比较8 T' @/ W# A/ r8 E# R& ~( i: i
Comparison value, 比较值" o- H7 E& g T, u& h% U+ |) p- S
Compartment model, 分部模型
! H, J; o3 U$ Q+ y- B# e% M* l! MCompassion, 伸缩% ^0 S4 Q2 q+ n5 Y- o1 c3 x
Complement of an event, 补事件
1 y7 P; ~ {& i9 BComplete association, 完全正相关
, d9 t6 `" e' f% ]2 @' K7 IComplete dissociation, 完全不相关
0 L, i" h; Z9 m8 Z; G4 ?$ Z; }% P( e4 j+ BComplete statistics, 完备统计量: U" M' q+ D, h7 Y9 F' n* f
Completely randomized design, 完全随机化设计) W w! j, J# @2 p" }( b
Composite event, 联合事件( L ^3 p3 n7 W
Composite events, 复合事件, n. Z2 R! M7 H& X1 _- L! s
Concavity, 凹性
, _. X( p' R. j$ K1 B9 iConditional expectation, 条件期望
O a! \( ^7 K; {Conditional likelihood, 条件似然7 ]! @* e+ t- i( B- B& U
Conditional probability, 条件概率1 v5 }0 Z( ~0 U6 V3 u( C; Y
Conditionally linear, 依条件线性
, P2 r# D% s( H6 ]* Y' c8 y4 bConfidence interval, 置信区间
1 S3 @, |' f5 |. _. @! P7 h' vConfidence limit, 置信限
9 d* F5 D8 O- O$ V4 U1 tConfidence lower limit, 置信下限
. d j" J% ] c2 ~Confidence upper limit, 置信上限
1 R/ ^7 O o8 a0 _$ X8 I2 k# yConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
% B0 e; F% H! m) X& a! \1 u3 Q% H+ cConfirmatory research, 证实性实验研究# T% X3 A+ b9 q1 T
Confounding factor, 混杂因素0 A7 _* q) D/ z% @: @ l
Conjoint, 联合分析. b4 S- O; D) X- p
Consistency, 相合性
0 r" a! ^) R" X. zConsistency check, 一致性检验: m' J! b$ e9 D
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计9 h5 |9 i6 Q' }# O( {2 `% ^
Consistent estimate, 相合估计) x9 S1 r) G$ ?. t, I
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
1 m/ B" g. a: L; ^+ h) @% o/ xConstraint, 约束
$ Y( T$ ^; N1 \$ rContaminated distribution, 污染分布
; [6 g t9 B7 ]2 T' VContaminated Gausssian, 污染高斯分布
# a% `4 a$ R' i/ OContaminated normal distribution, 污染正态分布
+ T# `" [0 ~) ] I! E9 u3 R; eContamination, 污染! g3 l3 e }& B. h, c$ M
Contamination model, 污染模型/ p* n4 H9 ^8 g3 ?0 |4 u5 W
Contingency table, 列联表
6 [. Z# J% B% U- a) WContour, 边界线
% u9 y% Q1 s6 c- Z0 u, E, tContribution rate, 贡献率3 D/ G7 P& u6 e* s, _! g/ i% B7 p
Control, 对照
$ O" [3 Q X/ d) rControlled experiments, 对照实验
9 N: s. g% X PConventional depth, 常规深度
# W; r/ ?; \8 K2 Y2 e* ?Convolution, 卷积
8 `: I5 M8 |- p. R7 `1 nCorrected factor, 校正因子( ^4 |) Z+ y" G w6 Y
Corrected mean, 校正均值- {9 s# t: d* [/ w; [
Correction coefficient, 校正系数
: @" n/ _5 p' \* ?& ?7 `! S! @Correctness, 正确性8 L% v2 f& A2 y' x! F! y
Correlation coefficient, 相关系数
i; u' m' f) S% y- u/ z' c0 uCorrelation index, 相关指数
6 G% p, u/ N8 N' l4 x+ mCorrespondence, 对应9 y" H8 c E3 k. \
Counting, 计数
4 U' x; u# S; t# yCounts, 计数/频数
% s% d% A* L4 ACovariance, 协方差
9 Q O8 Q7 D' F3 w" sCovariant, 共变 2 F$ m% T4 `) b2 z
Cox Regression, Cox回归7 u; ]6 c) e8 E! a5 k/ Q0 B. B4 z
Criteria for fitting, 拟合准则4 q' p5 B& m( t, w8 a; I7 X
Criteria of least squares, 最小二乘准则
6 a, c3 q; m+ K# @/ J8 \Critical ratio, 临界比, U9 F7 a: f, A9 j. T' h& w: T
Critical region, 拒绝域
& l0 b6 {' M- l" dCritical value, 临界值
3 j1 [0 E& G* O; K9 g6 sCross-over design, 交叉设计! i' _4 _# F% S5 p
Cross-section analysis, 横断面分析) Z% i% x Y M# i
Cross-section survey, 横断面调查- }$ x2 \3 s2 ?0 q3 F: j4 D; r
Crosstabs , 交叉表
e ?2 `% M- j9 ]' W. c* x9 ACross-tabulation table, 复合表
8 f% \3 u% i" B$ b' a wCube root, 立方根2 n! F5 z9 q8 ~0 s4 u
Cumulative distribution function, 分布函数
6 G9 ]! o8 U# n4 D. YCumulative probability, 累计概率( W' V1 B* D9 o. G# o) }% u1 p& Q- R
Curvature, 曲率/弯曲
- D0 J: i, \/ _5 U3 ]8 e. _4 PCurvature, 曲率
6 k) I& v7 t7 kCurve fit , 曲线拟和 + t% w. t$ U' b1 G# P
Curve fitting, 曲线拟合
- ]% E7 a0 `6 s }Curvilinear regression, 曲线回归
' I( n( X1 D' }) M+ x, Z+ ~$ ?Curvilinear relation, 曲线关系- u9 B& W1 l/ |8 O
Cut-and-try method, 尝试法" ~8 N3 @3 A% r. d$ J3 s5 t. L
Cycle, 周期
. Y- x: r7 `1 X: {* {5 iCyclist, 周期性! L, `) Q; Q# S3 i! Z
D test, D检验: Z0 H1 u+ |+ ?1 i3 H) m6 c
Data acquisition, 资料收集
- ~4 F; T% D' ?Data bank, 数据库
0 u2 \/ U( [7 ?6 F/ k8 K7 PData capacity, 数据容量' u6 k* `3 L1 [0 a* Q
Data deficiencies, 数据缺乏: m. e' y" m' Q; L! e+ x% u& g" g
Data handling, 数据处理 {/ V% L; u5 d
Data manipulation, 数据处理( h4 x! {- `8 x+ K1 D
Data processing, 数据处理
, R" |7 D# [/ o0 `" [$ i7 HData reduction, 数据缩减
! E8 V' ]3 `& F. bData set, 数据集9 m& f: X% P9 U% O$ O1 T
Data sources, 数据来源
4 E9 A2 F! r7 F/ n+ dData transformation, 数据变换- V7 O- C \& R* i1 c' p. \0 W
Data validity, 数据有效性
' m3 z# v. t; A+ P+ `Data-in, 数据输入
! P! P6 T+ G; u2 t4 MData-out, 数据输出
2 T8 T) D$ Y# G3 wDead time, 停滞期& K b4 I; P) X' ?' ]7 o
Degree of freedom, 自由度
- ?" I9 k/ e1 _0 P2 b9 B: ~Degree of precision, 精密度8 o3 o+ d8 w9 @0 T
Degree of reliability, 可靠性程度
; K$ \/ n- S0 Z! PDegression, 递减3 y) ?6 ^$ T: ]+ f3 |% T
Density function, 密度函数
! ~$ M5 J8 u) G* i$ } hDensity of data points, 数据点的密度' _4 `& b7 U) k& E
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
' H& W( y) o* D* H2 fDependent variable, 因变量
- ? P/ [8 x; S1 c( I$ JDepth, 深度! }' a$ J7 j6 C' [: K7 c
Derivative matrix, 导数矩阵# }: Z! e% U! y2 J, V e
Derivative-free methods, 无导数方法. x" i+ b% @, h4 e+ n
Design, 设计/ t: k" {" [: f, f3 r# v
Determinacy, 确定性% ~+ @: _7 p# v2 V
Determinant, 行列式
2 ]6 A y( ^3 R- V: EDeterminant, 决定因素
/ j- i& `7 D9 i; h& U8 A# oDeviation, 离差
+ l. B6 W+ c2 A, w( \) b3 jDeviation from average, 离均差
; j9 {: ]* B" X/ F4 o4 Y" L, v8 t" wDiagnostic plot, 诊断图
: S! |, i) M4 m, w- r5 ^* `Dichotomous variable, 二分变量1 X3 T8 ?+ o% I' [* T2 w/ {" E* V
Differential equation, 微分方程
5 `2 B% y' n* i; p0 P) D# ?Direct standardization, 直接标准化法% i" \" x: a5 W- A' Z: b, w: b
Discrete variable, 离散型变量2 ^- L0 ^6 q- Q$ ~, r
DISCRIMINANT, 判断
7 k, S0 ~6 O5 FDiscriminant analysis, 判别分析
+ `+ B+ _4 \/ ?Discriminant coefficient, 判别系数4 G: L0 g5 I8 C$ [7 y Z% D, t
Discriminant function, 判别值. c- N$ ?2 D# M7 J% X% l3 }" I5 s
Dispersion, 散布/分散度
0 h# }, O ^$ Q& a7 f; rDisproportional, 不成比例的% ] |, i. F5 j* ]$ S9 `
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量$ N5 [6 H1 \) B; W1 G9 R# z/ t+ r& Z
Distribution free, 分布无关性/免分布. c9 T$ T. m, h; p, i9 a3 p9 y3 |& d
Distribution shape, 分布形状
8 k1 _/ I" \+ h ?4 g$ B- _0 aDistribution-free method, 任意分布法1 Y K& O0 O& I/ F: o
Distributive laws, 分配律
( D- s; g! W( Y- NDisturbance, 随机扰动项
6 s0 W6 Z+ Q2 R7 j0 s' g( m, O# [4 d# JDose response curve, 剂量反应曲线& s( P/ u8 i9 q8 w
Double blind method, 双盲法
9 J8 u' Y/ X" YDouble blind trial, 双盲试验
( R( V5 l7 |) f( mDouble exponential distribution, 双指数分布: [- |: ], T; t7 A9 P8 y) x( f
Double logarithmic, 双对数
2 H) C& ? I( {Downward rank, 降秩
+ H( k; o* D$ Z) p' ODual-space plot, 对偶空间图2 O) ^# a" r( E6 o
DUD, 无导数方法' ?) W# d# c2 A+ ? n3 E
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
' t, Q* {* D' L5 E( ?9 i8 {Effect, 实验效应% n- e& H+ A" C$ V; N
Eigenvalue, 特征值. p: O# B7 @- j
Eigenvector, 特征向量; d3 m: H2 c& y6 s2 M
Ellipse, 椭圆
R/ d1 M0 L/ vEmpirical distribution, 经验分布& b/ g k* \+ Y9 q
Empirical probability, 经验概率单位
$ I, T* e* q1 g2 W- s% m: wEnumeration data, 计数资料
) y- K! \: C% r6 o: h8 Z' QEqual sun-class number, 相等次级组含量
) j9 j& I! }% Z- oEqually likely, 等可能& Y, Q7 ^6 O$ n. i* \: `: W w
Equivariance, 同变性
! d0 w4 e& R* }# Z2 a8 DError, 误差/错误3 Y/ [, b4 J4 Z+ y) } |
Error of estimate, 估计误差
8 z9 H- a* U( ?Error type I, 第一类错误
+ P2 i' B7 [8 J6 ~- t2 J: {9 aError type II, 第二类错误: U4 A$ |% E; C' [* ]4 X
Estimand, 被估量3 T) g+ M% ?9 \) }4 l5 f
Estimated error mean squares, 估计误差均方4 G; P& Q# U0 @" G
Estimated error sum of squares, 估计误差平方和
. t; J8 M) S% |, o: W+ F7 MEuclidean distance, 欧式距离/ o2 J" I' J0 }* X2 ?" D2 Z
Event, 事件; L& K. M3 J0 D% }
Event, 事件2 V3 ]/ {" V& G2 b, y6 v5 r9 j
Exceptional data point, 异常数据点9 h w4 _6 Y# A: j
Expectation plane, 期望平面- a g# l; M) ]
Expectation surface, 期望曲面4 v# L; M0 w, b7 s7 r
Expected values, 期望值2 }" H( S5 t# m# p8 j& x
Experiment, 实验8 a% d1 Y/ C# O/ |5 N" R& H& w
Experimental sampling, 试验抽样
7 w' g6 D: y7 Q! QExperimental unit, 试验单位
- D# B0 Q. L) AExplanatory variable, 说明变量
+ O1 I9 ~1 u% A! M: eExploratory data analysis, 探索性数据分析, E5 X% Z) w Q r- W$ u( L) Q
Explore Summarize, 探索-摘要
# o/ a; W7 S u: e5 lExponential curve, 指数曲线
* V& h+ T6 V6 Q* X) p" WExponential growth, 指数式增长0 ?) h% d5 ~/ F. l* W
EXSMOOTH, 指数平滑方法 ! ]* E+ j& s7 C: f
Extended fit, 扩充拟合) o$ E4 a- {% Y$ B3 e
Extra parameter, 附加参数4 j" y; E" O+ o0 P# X, R3 D, N
Extrapolation, 外推法( R! {9 u" z; X" G
Extreme observation, 末端观测值
3 w( o9 j( O4 ?: _( l0 P+ rExtremes, 极端值/极值' O' N0 j2 A/ e. v& @' {, H
F distribution, F分布
" ?% {7 M3 i6 d7 i% _+ ]2 u fF test, F检验
! I! t3 r' F3 K) j9 k" ?7 R5 mFactor, 因素/因子
3 D; [" n5 _) H: f3 u1 T6 GFactor analysis, 因子分析% T5 A, B% P% z" f3 X: g
Factor Analysis, 因子分析4 b) H" l9 l+ C" a& y/ R- p4 U9 _' t
Factor score, 因子得分 4 S; K4 L0 w' U7 V9 p
Factorial, 阶乘
a& l' z E1 SFactorial design, 析因试验设计4 X/ P+ k: P H2 T( b
False negative, 假阴性
% h# x6 }. ~0 v7 CFalse negative error, 假阴性错误
! M5 a: q9 e6 r& Z9 p! Q% yFamily of distributions, 分布族
, `) H; G0 i+ _1 g5 I) vFamily of estimators, 估计量族7 V/ h& w0 Z% c( S
Fanning, 扇面1 s' {5 @2 Y2 `$ w; o& E
Fatality rate, 病死率
l; J+ r9 F, d" z U; x W2 p6 JField investigation, 现场调查) ?8 l3 n+ h+ F+ z
Field survey, 现场调查
6 I# @, n; _ c8 p$ b' L. L6 YFinite population, 有限总体0 C0 u3 D* q( R- F" u
Finite-sample, 有限样本
; Y6 B k3 J2 @ SFirst derivative, 一阶导数
& S0 V1 g* R; {4 X& }% @( Q1 vFirst principal component, 第一主成分
3 |. { z: [2 B) EFirst quartile, 第一四分位数- w* I" H$ U6 U0 T4 ~4 M
Fisher information, 费雪信息量1 \: t5 v8 z. D& A, i
Fitted value, 拟合值2 O" z# O5 `4 f9 C6 E* ~
Fitting a curve, 曲线拟合7 S7 c$ k) S8 D/ ]3 x- b
Fixed base, 定基+ p: B% N: d. q4 Q
Fluctuation, 随机起伏7 z+ V6 x5 s% e% o7 |$ c
Forecast, 预测
4 `4 p6 j+ v0 `& _; p2 FFour fold table, 四格表
5 Q" U8 N# r/ Y1 j6 n4 sFourth, 四分点
6 p: V' \7 ]7 ]3 KFraction blow, 左侧比率
; r$ G: y& \) TFractional error, 相对误差6 t" J, B$ u* h: Z6 @$ a, }
Frequency, 频率
* ?+ s' H1 m- A7 vFrequency polygon, 频数多边图
: x: e2 _" [% L! kFrontier point, 界限点; I" y" j5 A% e0 x+ R+ g
Function relationship, 泛函关系
4 O# G9 u% O( LGamma distribution, 伽玛分布# p0 x' ~! j7 w
Gauss increment, 高斯增量1 {# t( F7 b# ~' K$ c2 Z& g
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布" k$ I5 E0 ]. x& u/ R. m
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
3 Z/ D# h& H, c# y2 w1 VGeneral census, 全面普查
4 [- u8 F, [2 x* c5 \3 nGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型
0 t8 V( S- d8 |3 r1 g; NGeometric mean, 几何平均数
; `5 \5 P( m% ^Gini's mean difference, 基尼均差
9 r1 q4 N4 S, |! t9 rGLM (General liner models), 一般线性模型 / r* H7 _- F0 q9 L w% C7 T
Goodness of fit, 拟和优度/配合度$ w& C$ i8 m$ `. }0 h
Gradient of determinant, 行列式的梯度
; p9 Z( Y8 u+ }- D# A+ Z! K: n! j$ aGraeco-Latin square, 希腊拉丁方
* n0 X/ h% X+ ]& A, l( xGrand mean, 总均值
3 \" l6 |: Y4 Q$ A# m- _Gross errors, 重大错误- V. b5 r _2 j# P: D/ @/ g) V
Gross-error sensitivity, 大错敏感度% g- b0 d! o: f
Group averages, 分组平均
- N% o1 P. A+ X5 G6 b+ J" zGrouped data, 分组资料
" `6 s+ i$ W5 _Guessed mean, 假定平均数
. ]% [; P2 F" U/ k8 bHalf-life, 半衰期
1 I/ @0 ]: G/ Q2 V# }9 BHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量9 l3 {% p: b- X( Y4 h6 g# S$ @
Happenstance, 偶然事件( C2 Y( ? w; X8 P A( |6 P/ e& b0 d
Harmonic mean, 调和均数
A9 @8 U/ A7 Z& EHazard function, 风险均数
7 I# ^3 r' R+ J; `* dHazard rate, 风险率& W4 J0 r& F. K) K
Heading, 标目
6 v; r) K3 Q7 |1 n. q. Z& RHeavy-tailed distribution, 重尾分布$ {& u* Z7 V4 z& ^
Hessian array, 海森立体阵
; W R$ T4 E# v |* {# X9 F, S: gHeterogeneity, 不同质2 o( V/ X$ ~" K* O6 O
Heterogeneity of variance, 方差不齐
- p- j# j' d$ K! S5 s, ZHierarchical classification, 组内分组3 R/ C# t. ?7 a4 z' f* S. B
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
: F" }# M4 A z% {2 r6 O* I! SHigh-leverage point, 高杠杆率点
5 ^% q# i2 j' w( N9 p8 h% W- V- MHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型& s0 a( Y! m, ?6 i+ _1 R: ~5 p. s
Hinge, 折叶点
2 d( |. O* w6 |Histogram, 直方图
$ h1 C+ _$ ]1 q$ L9 `+ @Historical cohort study, 历史性队列研究
% T5 L( f" z* l% k' k9 DHoles, 空洞. A7 H7 ~: h! F$ f- C: ~3 P n( Y& Z# D
HOMALS, 多重响应分析% W- W6 Z5 ~% }" _+ Y
Homogeneity of variance, 方差齐性
2 @& U, z; ? D% fHomogeneity test, 齐性检验
9 a4 G3 F' R: KHuber M-estimators, 休伯M估计量
9 ~2 t. g: r# L9 R# jHyperbola, 双曲线( I( J5 L- b. M' X7 J. f. R
Hypothesis testing, 假设检验2 a' ^" \8 K( f! e, k3 v$ D
Hypothetical universe, 假设总体5 W! j9 n% B; R1 P5 w0 B
Impossible event, 不可能事件
( d- }0 T2 |; }$ U4 i D- ]( J2 \Independence, 独立性
1 S4 ?' T8 o N$ T, OIndependent variable, 自变量' P) K; d, e: z( b
Index, 指标/指数
& `$ h4 A/ e$ P& M1 p* N1 |7 ]1 pIndirect standardization, 间接标准化法0 P0 Q, ~7 i% h+ f3 J, b- w
Individual, 个体
5 }. ]* W( O DInference band, 推断带
2 x7 Y2 Z- ]8 ~Infinite population, 无限总体5 Q5 [! R9 {* |; j) P- c
Infinitely great, 无穷大5 M& y1 v, A& s$ q( d% b
Infinitely small, 无穷小3 Z9 a) ?: C% V: i. R; x
Influence curve, 影响曲线2 F3 k# R8 l" k* d, ?& l
Information capacity, 信息容量3 }' o3 M7 {* P4 u- \! P9 ?
Initial condition, 初始条件# P2 ]8 w2 R% X1 }. b. W
Initial estimate, 初始估计值
$ I+ l% }* P4 M* @) R7 D( X |3 qInitial level, 最初水平0 a3 u7 {/ p% V- k/ |2 ?
Interaction, 交互作用0 ^4 B! N( ]1 X3 N* J+ \
Interaction terms, 交互作用项" J! s+ D& S' [$ n" |
Intercept, 截距/ x$ W3 K' {0 ?/ L2 M0 H4 A7 Y
Interpolation, 内插法
' j: T4 _% c; \% C7 zInterquartile range, 四分位距
6 Z4 K9 @7 S, I) qInterval estimation, 区间估计
& q2 {# O1 a. j. f5 O0 rIntervals of equal probability, 等概率区间* ]8 C! ?2 t0 {3 g, C
Intrinsic curvature, 固有曲率
* f! y5 x5 _) k( X6 t5 C7 g& yInvariance, 不变性- x- q( `; m$ t0 `' W4 n. V6 x
Inverse matrix, 逆矩阵* Y- M/ b3 o o* J
Inverse probability, 逆概率
2 [$ s% n6 ]! c, Z4 |Inverse sine transformation, 反正弦变换
' W$ @" X. w [8 t; G2 Y' H% wIteration, 迭代 3 Q/ B- Q1 h7 i& v
Jacobian determinant, 雅可比行列式9 h' D4 f, I, }
Joint distribution function, 分布函数1 k; z! g! a& k4 x- w: F* U, h" G
Joint probability, 联合概率
0 G; v' B/ Z z, L: [/ k+ JJoint probability distribution, 联合概率分布5 v$ k! g# V6 V D* ?( n! a! `
K means method, 逐步聚类法
" S* [, \( c0 T# V" CKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
8 w0 l9 |) \5 z5 W8 p1 p9 p! TKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图. m8 h0 O6 _4 a9 S# [9 Q/ D. S4 D
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关( f. D: c0 y1 G. Q/ B
Kinetic, 动力学4 F; K, F, U% N5 I; Q9 h
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
9 k5 Z# g% @4 oKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
% Z0 L1 [' G0 l8 J: {Kurtosis, 峰度) H$ C+ E; H6 R" j( E$ y5 A& t
Lack of fit, 失拟$ N5 W) U5 H/ X: @& f
Ladder of powers, 幂阶梯
( C" a; v+ c% g: L `1 w4 uLag, 滞后
$ ^! G; o7 @# ^' ~2 fLarge sample, 大样本! Z# z) R- _1 V
Large sample test, 大样本检验( m; E! \; h' H' u
Latin square, 拉丁方
5 _0 v+ x& {- g( k- J4 YLatin square design, 拉丁方设计
) c. z2 X+ A/ v2 a! {+ S+ \8 kLeakage, 泄漏
. O6 [3 Q0 D# @" ^, ~) zLeast favorable configuration, 最不利构形- J5 D: I: `2 B E4 S
Least favorable distribution, 最不利分布) M3 l, N0 `$ Q' J
Least significant difference, 最小显著差法
8 D( Q2 ]0 Z& V8 XLeast square method, 最小二乘法
, r9 c' m9 {% W e5 m' L1 GLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计2 |# u4 \7 H: o& [; L& S
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合: V4 y) O: U' N% _" X6 `- z- m! a7 Y
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
5 k' V& F7 }. ^$ v7 ELegend, 图例
3 P( H" Y9 w9 KL-estimator, L估计量$ W% c' F6 s' S) d. w
L-estimator of location, 位置L估计量9 i: y1 P8 e( t2 V! M
L-estimator of scale, 尺度L估计量
: v$ Q8 e) b6 L$ Q e9 |Level, 水平
; C4 N# d2 n6 N- d/ `+ ]% _! B; aLife expectance, 预期期望寿命% N: X. ^$ C! j6 R
Life table, 寿命表: Q1 F* d* i7 m' R9 l- d
Life table method, 生命表法/ c4 M, v, _+ d2 Z3 U0 p* n* g
Light-tailed distribution, 轻尾分布) r# L9 ?% H$ @+ C. i2 V j5 Q9 t
Likelihood function, 似然函数
; @4 p K% h5 o2 W, |4 M! g% a, e D6 JLikelihood ratio, 似然比* U* w1 S% g a. m
line graph, 线图
1 f& C# `% V7 i" {, l. Q# ULinear correlation, 直线相关
& O- ]. r0 n) W7 c/ u; x# Y' dLinear equation, 线性方程
0 [6 U2 k/ @$ s+ Z$ H' O: yLinear programming, 线性规划; g9 X) n' T7 ]0 H9 z5 K
Linear regression, 直线回归
$ A' ?# ~6 W1 o; {% u2 D- ]: BLinear Regression, 线性回归
/ }! g& T9 i, `Linear trend, 线性趋势' C3 V W2 H8 N$ y' k6 D& k
Loading, 载荷
' ]8 c7 v! ~& ]! A% Q0 x0 T* F( \Location and scale equivariance, 位置尺度同变性6 Y" p+ Z# w9 d G; K
Location equivariance, 位置同变性3 X; I1 k% \- D) D/ O- r# a( M. B
Location invariance, 位置不变性
9 w ?6 ^0 [2 K/ N9 NLocation scale family, 位置尺度族: Z5 U W C$ s. i# w
Log rank test, 时序检验 $ d% M# A4 I q7 [/ `
Logarithmic curve, 对数曲线
* i9 b% D+ K' J9 c6 f& W3 wLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
2 m7 Y r/ y8 g8 [) @* JLogarithmic scale, 对数尺度1 `$ j' ^* s+ i& @+ a3 B
Logarithmic transformation, 对数变换% B, b4 g# l3 [, ]' q! Y
Logic check, 逻辑检查( G* O! X' U; W7 o" ]/ P
Logistic distribution, 逻辑斯特分布( {5 t' k! q! Z4 O, t
Logit transformation, Logit转换
! b. c/ F- S$ K$ h. {6 C t+ hLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
- a: b: h, v% b( |, T! U Z7 X6 e( S: DLognormal distribution, 对数正态分布8 d+ p( f4 u' u8 q A0 C) \ ^# B5 h0 }
Lost function, 损失函数
3 V5 b# w6 n5 @ H* F& o& nLow correlation, 低度相关( o b. Z. @& ] L4 u) S+ E
Lower limit, 下限 _% f. q0 t5 s/ T @' @( g( b+ j) q
Lowest-attained variance, 最小可达方差) G$ Q- l# x9 Q2 n/ _7 _
LSD, 最小显著差法的简称6 i# r8 d7 |: y
Lurking variable, 潜在变量1 u4 j+ O1 d( t: D3 ? I/ s
Main effect, 主效应4 Q. S1 M! T. J& ?3 b, }
Major heading, 主辞标目7 D9 ]& w! q) R
Marginal density function, 边缘密度函数6 t$ O( I2 ~# J/ W: o, N# W
Marginal probability, 边缘概率# }* o& o( q7 f; k
Marginal probability distribution, 边缘概率分布; O# A+ }# ]; M. e
Matched data, 配对资料
# g, T& |* {5 T* L* ]Matched distribution, 匹配过分布* U; [6 \1 r e" e$ u* t
Matching of distribution, 分布的匹配- e E. j( X2 k4 L
Matching of transformation, 变换的匹配# T, }, S+ g2 i, [
Mathematical expectation, 数学期望" T8 B! g4 d8 y+ e# L% B( r. G- V
Mathematical model, 数学模型% V0 P' I5 @# a
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量$ U# ~( L$ |2 ~& Y6 B( K1 b
Maximum likelihood method, 最大似然法
7 L5 _. Y" Z9 l* o0 X$ F. U' Y5 s$ Q1 JMean, 均数: I% }' S3 {( q' Y- H2 p; Q5 O
Mean squares between groups, 组间均方
! W( s2 E/ J3 A2 ? AMean squares within group, 组内均方
8 E, a: a B4 r4 D% O) r( R+ D& PMeans (Compare means), 均值-均值比较
, E$ Q: P2 L# Y2 y2 \1 o! iMedian, 中位数
7 Y; V% t+ w# Q. @) dMedian effective dose, 半数效量5 }# m9 I( d% D! ?
Median lethal dose, 半数致死量$ [6 N; q! o" k
Median polish, 中位数平滑
! V" ^+ x6 a3 OMedian test, 中位数检验$ J+ `' Q! z: l$ `# W- S
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量# ]/ u; B* j: K2 c% X$ A
Minimum distance estimation, 最小距离估计
+ z; i7 @+ l& S# W+ n( B$ uMinimum effective dose, 最小有效量1 z1 s) N' B9 ~/ b: @5 f
Minimum lethal dose, 最小致死量8 U6 K8 s5 X# R, \( d: `$ o/ t
Minimum variance estimator, 最小方差估计量, ?/ f# T+ J% Z- B
MINITAB, 统计软件包
' S& q4 P0 [( o. X1 y" ]6 x# q0 u$ d( p, X) bMinor heading, 宾词标目
1 `. c- X) `, P# c) J# n4 x7 mMissing data, 缺失值, E& U- S% F3 j
Model specification, 模型的确定
/ l/ a4 |; l( k- xModeling Statistics , 模型统计
% _' h s w6 j6 K0 O* FModels for outliers, 离群值模型
- s" Q* V- N8 wModifying the model, 模型的修正& T, w- o2 s4 o5 ] K4 D
Modulus of continuity, 连续性模" R; }! H: r3 X% T. r+ L
Morbidity, 发病率 7 G4 G* W5 U2 w+ L: M) C/ ]/ `
Most favorable configuration, 最有利构形
* h! F" [. C+ L3 E J8 rMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度. \+ @9 @' e: m) {3 i
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归0 t* `& a$ p- V% H( ^
Multiple comparison, 多重比较
. {5 ^1 T# R* y" @( M/ w$ g/ y' B. E/ cMultiple correlation , 复相关
& T2 B$ M# R4 Q8 [# _, rMultiple covariance, 多元协方差
* c- q/ ^; W# \Multiple linear regression, 多元线性回归7 Z8 Z$ i) x! u$ z
Multiple response , 多重选项
" Q* w1 X9 H; h' i- f5 BMultiple solutions, 多解4 ^+ f* S. G* S) m1 E' B N
Multiplication theorem, 乘法定理
6 E7 T9 S+ f7 {& q9 QMultiresponse, 多元响应2 A1 W) p- @, P# V
Multi-stage sampling, 多阶段抽样
* A: u6 s) }- \9 J9 lMultivariate T distribution, 多元T分布
0 A o" V g2 MMutual exclusive, 互不相容
+ F1 N% d% x7 p' M" r7 n+ nMutual independence, 互相独立' a5 r# ~9 w# B! A
Natural boundary, 自然边界
" L9 k# ~, s6 J7 [Natural dead, 自然死亡: I3 n. V; I! R1 L
Natural zero, 自然零, B0 B i' w' _2 f
Negative correlation, 负相关
~( N# `2 ~. s! O- i7 O8 t: qNegative linear correlation, 负线性相关
% T) k' P5 e4 ^ J. r! ]* @Negatively skewed, 负偏- P( a# c1 U0 y2 c( c9 V
Newman-Keuls method, q检验
' f. S9 p" M/ N( x# R/ sNK method, q检验4 k y+ U8 H* ^3 K
No statistical significance, 无统计意义
0 F7 Y" l" F$ g7 PNominal variable, 名义变量
( Z! k; y8 A; ~; F- G, u; h* q# Z a8 JNonconstancy of variability, 变异的非定常性
4 s1 N5 [2 d8 g! m2 F- @Nonlinear regression, 非线性相关% t8 L8 M, q$ G F) r6 t5 K" P
Nonparametric statistics, 非参数统计
4 m' U& v8 u9 ^5 z- c# i0 r' D, SNonparametric test, 非参数检验
1 c* X/ w- S5 d: iNonparametric tests, 非参数检验" c( t, p, K+ C/ ? [3 u
Normal deviate, 正态离差5 q" O3 a8 p* J% F1 H
Normal distribution, 正态分布6 i, _, D8 T. ^9 H* a
Normal equation, 正规方程组. _* h, W8 C0 B
Normal ranges, 正常范围; H. D7 c, e) B0 n- ^0 X: L
Normal value, 正常值
+ Q; s9 k3 k% i1 U0 ^' T8 nNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数% j1 T, e& }, D4 Z
Null hypothesis, 无效假设
7 b1 v8 }) z, V8 }0 | f/ [& YNumerical variable, 数值变量
6 ~' t4 G4 o: ?7 G' AObjective function, 目标函数/ R4 x4 @8 \, R) J, E: _5 e: X; [
Observation unit, 观察单位9 V/ T# X0 ?6 y6 J
Observed value, 观察值' E* u" m5 x) w- Y8 o
One sided test, 单侧检验( l+ \. ~" Y- h0 ^; U# t [4 c' t6 ?
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
. k3 L3 }+ f- c* U7 j/ \/ z& AOneway ANOVA , 单因素方差分析
) v# \. [7 q; }3 Q+ E. |Open sequential trial, 开放型序贯设计
1 B. X! v: n7 S! g# k4 bOptrim, 优切尾
) a; c/ S% f9 P1 t) J& h" ~Optrim efficiency, 优切尾效率. g. v# Z, D3 D# x+ Q7 i
Order statistics, 顺序统计量 {# a( S M0 H
Ordered categories, 有序分类9 j/ k" e F/ p
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归 M& `/ ?2 k& \0 B
Ordinal variable, 有序变量
4 W+ Z( I: ?4 VOrthogonal basis, 正交基
/ k/ I" [) _# @" G [, p: wOrthogonal design, 正交试验设计0 A. \* G! R1 K/ g
Orthogonality conditions, 正交条件
x6 w( i: K5 ]% {7 ?( [9 ^ORTHOPLAN, 正交设计 0 @$ \! j$ w& N; c; J
Outlier cutoffs, 离群值截断点
+ T" m, F }6 k" _: E- u% sOutliers, 极端值% b3 J) E. b) z9 Y' X/ p
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
$ R6 q, F# `* xOvershoot, 迭代过度+ n/ F" }5 P6 Z9 F1 [1 A
Paired design, 配对设计# p4 E8 ^, a a8 }
Paired sample, 配对样本
, [; z' K& R; z8 d' x0 OPairwise slopes, 成对斜率4 g" p9 P1 S/ d4 S
Parabola, 抛物线$ F# i Z( [% I' y
Parallel tests, 平行试验7 T3 Z* U# j6 g2 Z: o
Parameter, 参数
& t# @9 v" E$ i! s& a! fParametric statistics, 参数统计" i( E/ X" T* |+ x" M2 `
Parametric test, 参数检验
* R I- c9 t* l) T- UPartial correlation, 偏相关' T& h6 n9 O! J0 K) M7 h
Partial regression, 偏回归6 _. D3 h8 d; r T2 E, \9 G
Partial sorting, 偏排序2 `% |+ A% M3 S5 b
Partials residuals, 偏残差
7 r: n7 d, s3 e! e( yPattern, 模式* G( v7 Z9 @( d8 k, |; G
Pearson curves, 皮尔逊曲线6 e3 J7 j3 T `% k: }* q. J; `0 |
Peeling, 退层+ g/ i6 L: N* E" @/ [' ?
Percent bar graph, 百分条形图. O3 \. Q' J$ N6 x% n
Percentage, 百分比( ^& Z: d7 i0 J; D7 [* x5 e2 [
Percentile, 百分位数# a6 H, H6 b$ S) @9 C2 T' m3 Z
Percentile curves, 百分位曲线
) a9 V$ W3 N. [; H$ [8 }Periodicity, 周期性
& l8 o9 p" o3 z0 wPermutation, 排列8 [/ C* P" q# J2 ~% a: D
P-estimator, P估计量1 d- g2 Q$ u' S, x# v5 F
Pie graph, 饼图
' @4 [: C% ~- K$ i# v/ `Pitman estimator, 皮特曼估计量
+ t- o. n. Q( V( uPivot, 枢轴量
7 e ?5 j0 {; e7 d( I" V7 Q) QPlanar, 平坦9 W# o- J" Z. t3 o n6 R6 F
Planar assumption, 平面的假设3 x& T* A- z p9 U- R" Z1 S
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
8 P) c ?, L; c$ G' g9 _Point estimation, 点估计1 V6 Y5 u0 R/ F2 E/ ?' O8 l
Poisson distribution, 泊松分布
0 p* i5 F( O4 B- zPolishing, 平滑
7 g& D8 R" ?9 |3 g' |Polled standard deviation, 合并标准差& z; Q+ p2 H4 z4 O! P1 O2 V$ `
Polled variance, 合并方差" e1 l R# `; U. V$ R
Polygon, 多边图
, ]! ~* w T8 n* c+ JPolynomial, 多项式* z: l0 ~0 G; t- v9 U$ |5 ?% o
Polynomial curve, 多项式曲线
" G: u" J% T9 J" X3 NPopulation, 总体 `, R$ _4 r) H/ {
Population attributable risk, 人群归因危险度5 r# _: `2 y: l, h+ a% ^) i
Positive correlation, 正相关/ {2 o' X1 j5 B4 I. e
Positively skewed, 正偏
1 n! M. P% d# X( D. w6 f& E! k4 Q KPosterior distribution, 后验分布5 [, F8 N, [0 O2 L
Power of a test, 检验效能
+ x' a2 d. `/ _8 k. [3 JPrecision, 精密度
5 j' I, |+ G* @2 UPredicted value, 预测值% g& ]9 t& ^& m/ {' A3 H
Preliminary analysis, 预备性分析% W, {: ]8 Z) `8 u4 b. U9 l
Principal component analysis, 主成分分析0 `+ R5 c% A- g4 ?1 l0 A, r
Prior distribution, 先验分布
w5 J) u" o% d7 J% pPrior probability, 先验概率+ ]( w7 e+ O9 n
Probabilistic model, 概率模型
1 w+ ~# t( J" E1 U6 |9 E; [probability, 概率
: r' v6 L) N6 T: Q/ UProbability density, 概率密度
1 s: b+ u" j1 j) d- ZProduct moment, 乘积矩/协方差! |; H, U) V6 ]
Profile trace, 截面迹图: K. o5 u- @: F8 F2 P' t$ W. ^' L
Proportion, 比/构成比) B- V/ ~. ?# q3 |' L
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
$ w% S' }3 k4 Y0 U! A9 X; g" RProportionate, 成比例
6 z* F' H6 Z5 ]( b# T! KProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量# M1 ^8 B- o' {
Prospective study, 前瞻性调查' B2 A: E6 w. K# I- p
Proximities, 亲近性
: b) I; P. X5 Z9 _9 b. DPseudo F test, 近似F检验
0 } Q/ u# ^3 \1 RPseudo model, 近似模型* Z& M4 K! m3 c9 E0 j
Pseudosigma, 伪标准差
: D- n, f2 g# C( D, kPurposive sampling, 有目的抽样
4 i8 K! W! D4 R N$ [8 e6 ]) mQR decomposition, QR分解
4 L1 A8 a4 x; {. K! z& B, tQuadratic approximation, 二次近似3 R& C) @% H! p& l1 J: c
Qualitative classification, 属性分类+ {" R. m7 p I$ |/ x' ?1 X' _( u
Qualitative method, 定性方法- R$ [/ b" t# s1 ~/ _" z: ^2 ?& f* [
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
% l# b; z/ d: u* LQuantitative analysis, 定量分析! [# J# X6 s) w& w( y! x
Quartile, 四分位数( l# u5 G: o* C0 K2 @$ H
Quick Cluster, 快速聚类0 v& v9 `) ^" R; n( z
Radix sort, 基数排序. z. U3 o! `/ w5 B% z6 n
Random allocation, 随机化分组* @% b9 Q; A7 h: Y3 v% X
Random blocks design, 随机区组设计
. H, V3 J5 _5 W( M4 S) P% |Random event, 随机事件
/ f, d7 @# P: t+ A& s. b, HRandomization, 随机化$ \5 g* I# c8 F5 L9 B: Q, j
Range, 极差/全距5 l: `+ s7 d2 B( K% H5 ?# e
Rank correlation, 等级相关. e7 a, i0 h: |7 E
Rank sum test, 秩和检验% a0 Y, k: N" O! U" G8 f2 p& U7 ^7 P
Rank test, 秩检验
: T4 B4 U$ s6 A0 S/ T/ O. Q' IRanked data, 等级资料
9 z0 E1 W) J) `+ C( B' J1 ~+ NRate, 比率; M6 y# m! v3 i
Ratio, 比例$ w' o6 K5 w4 [ V6 R$ W
Raw data, 原始资料0 K, F+ Q6 o6 z8 x" _. s2 R
Raw residual, 原始残差
" x9 F7 R* r5 q5 \Rayleigh's test, 雷氏检验: P ^- v6 T, w* Q/ f( h
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
9 b- e2 T# I8 g1 R- C. VReciprocal, 倒数1 N9 R$ O0 ^" L j2 c- t; N
Reciprocal transformation, 倒数变换
/ }+ P7 @6 D r" G9 G R( l& CRecording, 记录8 D# A$ V/ p4 H3 H) L
Redescending estimators, 回降估计量7 i W M1 m8 O1 ]! I
Reducing dimensions, 降维' x9 z' i& `6 h5 s/ L9 y( z/ `
Re-expression, 重新表达
( @, L( F/ B" {1 sReference set, 标准组
* t9 O5 ?4 e( @8 W9 t* sRegion of acceptance, 接受域
2 \% z% H7 c. w: b zRegression coefficient, 回归系数
5 F: B" g( d0 _6 |. kRegression sum of square, 回归平方和+ Q; S/ ^$ x' v7 J3 C+ \
Rejection point, 拒绝点
7 g4 d9 m* [$ W6 FRelative dispersion, 相对离散度1 |) Z# C# j0 z- m
Relative number, 相对数
" c. X) M" u9 e$ qReliability, 可靠性( R% ]/ b% a/ t6 T7 z1 o6 b$ n! U; q) R
Reparametrization, 重新设置参数
( L: R& o) c8 g6 l, F' tReplication, 重复' I7 F! \+ R. }4 R+ Y7 l
Report Summaries, 报告摘要% t7 I8 o4 D3 p! l
Residual sum of square, 剩余平方和
/ `; @' u3 R6 e# y) k7 b8 Z8 z& z& [Resistance, 耐抗性; f* L0 b# H0 F( f
Resistant line, 耐抗线8 f, v: N) w; e) D; I: y
Resistant technique, 耐抗技术
3 K4 t7 ]: ]. i4 U KR-estimator of location, 位置R估计量2 Z: T. T0 z3 A. M
R-estimator of scale, 尺度R估计量& N; S& B) S+ [& J1 |! s: z
Retrospective study, 回顾性调查
7 k& f% J4 q, yRidge trace, 岭迹
1 J, g& G+ X. u. ~" [5 H% ]5 DRidit analysis, Ridit分析+ _7 b1 o- o0 h! v ~* x
Rotation, 旋转
1 Y: ~6 X+ ~: {% L& w8 yRounding, 舍入9 B/ I6 F# \( K! n ^
Row, 行
% x7 B; P( }" t+ k: WRow effects, 行效应
. l a. g1 W# d, N: k1 wRow factor, 行因素7 m* q1 Y' j+ ?7 X/ h8 Z; r
RXC table, RXC表
r6 [- T4 x3 y |Sample, 样本
/ C1 e2 ` `9 k U- y1 VSample regression coefficient, 样本回归系数
) A$ f8 \+ e3 |# n( _9 g5 xSample size, 样本量! E0 E1 @, G. y
Sample standard deviation, 样本标准差
. G) x. O, ~ a' ?Sampling error, 抽样误差2 ?: L: e+ t9 K5 }
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
5 F0 X+ a7 ~/ C- EScale, 尺度/量表
. ^/ m" H. w+ k9 jScatter diagram, 散点图
6 C v! V& W3 ?* OSchematic plot, 示意图/简图
( Q8 p" J2 ?0 a0 l- P9 e+ SScore test, 计分检验- w9 a! ]- T* Z$ X
Screening, 筛检
: x* @; c$ Y A7 {7 {SEASON, 季节分析
9 C- B6 }. r* I6 E2 g4 x9 sSecond derivative, 二阶导数2 N& N) }: w Q3 z
Second principal component, 第二主成分
6 F& f+ [8 h2 v# }1 kSEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 ( T: I8 Z9 v* X) I
Semi-logarithmic graph, 半对数图
) P9 [) c5 Y0 ]" e. i9 [; j4 a% e' G, mSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
& ^* D* d$ g7 q4 J; E) R" ySensitivity curve, 敏感度曲线9 e) c+ I! C. x4 c4 Y
Sequential analysis, 贯序分析
0 D1 V v3 c2 {9 x& |/ ?Sequential data set, 顺序数据集
7 y7 B g1 z; U' S, d4 vSequential design, 贯序设计
S8 u: ~. B7 U5 E$ OSequential method, 贯序法
4 C/ u/ _4 g/ T4 G8 ]3 {3 o3 pSequential test, 贯序检验法! |9 }- k; t, D% K5 y/ U
Serial tests, 系列试验
( D& O5 ?, O" C8 u- Q5 JShort-cut method, 简捷法
( y5 }+ r6 N% V1 k7 |/ U% l1 n; USigmoid curve, S形曲线
; Y' i! ]& V. P4 cSign function, 正负号函数
- }" D+ z4 C& ?2 X( |3 ?5 ]; cSign test, 符号检验
- Y4 q2 U1 a2 M, D2 b3 HSigned rank, 符号秩
2 \2 U8 S: B! N& y9 f* X( pSignificance test, 显著性检验
- L/ d$ @: n; @% C# B lSignificant figure, 有效数字6 \1 z4 b4 D/ N: E
Simple cluster sampling, 简单整群抽样$ O, @# ^3 F+ Q; I- s% E! |
Simple correlation, 简单相关
/ J* H1 T0 h' X, C0 @5 X3 o% w- ]1 B4 rSimple random sampling, 简单随机抽样; ?7 h; H% a; q" x6 R6 Y/ d! b
Simple regression, 简单回归1 H- [8 s3 K8 h- I
simple table, 简单表
4 b% _5 x% D! c! S& uSine estimator, 正弦估计量4 I( o _! K; ~1 }- l" g( Q0 p5 K
Single-valued estimate, 单值估计
v: R! ]; ]3 mSingular matrix, 奇异矩阵
. |6 @+ ?) X+ V0 ?$ i* ySkewed distribution, 偏斜分布
# N E, a1 E/ ` O6 z" uSkewness, 偏度
0 g! W" [8 G# Q" H4 z1 Q' W5 QSlash distribution, 斜线分布
( W: [6 }. c7 O! e9 I! f0 |- HSlope, 斜率
k9 D% K Y1 U2 S; v, P% b6 tSmirnov test, 斯米尔诺夫检验; E# R. _3 e/ a1 E, I' c$ w1 J
Source of variation, 变异来源
0 p" W: x1 I* o. \* LSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关; |$ _% B; w4 h8 ?
Specific factor, 特殊因子
i9 }7 P, u K8 S% H: t7 | DSpecific factor variance, 特殊因子方差0 J9 \5 r2 T6 V# N! Z7 W
Spectra , 频谱
, }% N7 G- ?% {; q2 `2 K4 I& D0 [Spherical distribution, 球型正态分布
1 ~; q. ~4 Q1 J, J5 B. p$ W+ KSpread, 展布
6 e3 i& a( @' m& r: M: gSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
5 u) h8 V+ N0 A/ FSpurious correlation, 假性相关! t# j# q+ B% D9 P, G4 ]
Square root transformation, 平方根变换% f4 E6 p; o0 R
Stabilizing variance, 稳定方差" w0 Y- W2 ^. i& G/ N7 F
Standard deviation, 标准差7 V2 Y6 T+ @, f2 m
Standard error, 标准误3 K, O* ^3 d8 r
Standard error of difference, 差别的标准误0 ]! d6 o" h4 i) \
Standard error of estimate, 标准估计误差 `* H1 U, q1 e& X
Standard error of rate, 率的标准误. Z& G/ D7 |7 @8 t+ W
Standard normal distribution, 标准正态分布0 i" r( [( X- w# g, v z( U5 o
Standardization, 标准化
+ ^. R q. W9 C" R( M s7 _Starting value, 起始值3 B2 B. E' K# z) g" A( u
Statistic, 统计量! d1 ]2 J; E" x2 f3 J$ _9 ~! a
Statistical control, 统计控制
' o( n3 J) ?8 q. KStatistical graph, 统计图
* P9 k7 h5 ~) I3 oStatistical inference, 统计推断
$ X6 B0 V8 W, h+ l1 F. GStatistical table, 统计表
8 @" i& T& r# Z- O2 [: ZSteepest descent, 最速下降法
7 C' k7 h) W8 X% t+ m- BStem and leaf display, 茎叶图4 F. v6 J/ W" K' x* U
Step factor, 步长因子# y7 }' ]% J7 c& \" _
Stepwise regression, 逐步回归
* V4 }$ G \# f$ x9 y* \Storage, 存- T6 i6 z* D2 p( H+ I2 N* u
Strata, 层（复数）; j6 |, P* X1 O- ?8 I! d* q
Stratified sampling, 分层抽样2 y' Y! o$ Q$ b9 W% g9 n
Stratified sampling, 分层抽样
1 |( d. J/ L1 }9 T; e# ZStrength, 强度$ `- g) q+ b* c2 M$ D {
Stringency, 严密性
# t' p* J, R- _Structural relationship, 结构关系
) N% `* b0 ^+ f4 R w! l# hStudentized residual, 学生化残差/t化残差 N. P9 W/ {' V) |/ i
Sub-class numbers, 次级组含量% }4 x+ k5 e) ~' x% Y/ x: ^ H
Subdividing, 分割5 q" O/ O( O/ F- ^ |
Sufficient statistic, 充分统计量& A$ z9 `% \2 t7 v1 ^ {& x
Sum of products, 积和
; v) J# m5 g6 q% u. nSum of squares, 离差平方和
- M1 ^2 Q' z# o: A& I% X% B+ JSum of squares about regression, 回归平方和' R* h5 q ?1 \7 O% E; E- I( J) W
Sum of squares between groups, 组间平方和
7 j. ?7 M& _/ S9 ?( w. z. tSum of squares of partial regression, 偏回归平方和$ i2 q: b, Q( X1 C$ w+ O5 Q
Sure event, 必然事件
8 E3 f( X- o1 F2 `5 iSurvey, 调查5 u3 ~5 ~/ C1 X" b) R @! ~1 _8 y) t
Survival, 生存分析
8 ^6 v. k; k6 U) z" wSurvival rate, 生存率
5 ]- k: d( J q* x/ _Suspended root gram, 悬吊根图! @) |. N, U( I9 ?
Symmetry, 对称
# R" x% n& T/ G/ R( P( PSystematic error, 系统误差8 c2 Z" Z* y- r, X0 f/ K5 s
Systematic sampling, 系统抽样8 I- R6 H" g2 V
Tags, 标签$ k, N: ]5 J! f2 U+ z
Tail area, 尾部面积8 V* ~# V' f% z5 j2 @0 {
Tail length, 尾长
" D4 h& D3 w0 L/ W( s l- iTail weight, 尾重& P) @: e- A: X5 j
Tangent line, 切线5 H( r, z* i* y3 H* R& N9 F# i( E, U
Target distribution, 目标分布
5 ?3 a6 a' G: O+ p" Q+ q/ @Taylor series, 泰勒级数% ?! P2 T/ c- z5 r/ \
Tendency of dispersion, 离散趋势
! ]0 Q9 [: l9 G9 Q# X3 WTesting of hypotheses, 假设检验/ V' J7 ^2 x; M% Q2 ^
Theoretical frequency, 理论频数4 @9 m$ N- Z% F- K9 ~% U
Time series, 时间序列
8 i3 B4 I- d6 s% E+ v# L8 J2 S! UTolerance interval, 容忍区间* T3 R c$ q6 `& u& _8 s* h
Tolerance lower limit, 容忍下限
$ o/ p3 E7 _2 A$ I) M3 q0 ~Tolerance upper limit, 容忍上限( D* E- B2 n8 m3 V! ^! d1 {
Torsion, 扰率7 a3 S& s* F, @ v; R3 ^7 G
Total sum of square, 总平方和1 ?, t4 a- W+ E9 @
Total variation, 总变异
6 N1 |/ q. V9 N, h4 u7 yTransformation, 转换
- t% u, {& c- b! O: zTreatment, 处理! S' \1 ]5 k/ O8 ]" M; R
Trend, 趋势
" v2 D* y, S1 W: ? HTrend of percentage, 百分比趋势3 M# x/ N0 ?( l+ o0 B
Trial, 试验0 U8 X/ w0 W5 U1 g7 Q# U6 K" n
Trial and error method, 试错法; v2 P8 C5 W% B- u( j
Tuning constant, 细调常数- ?( S3 a+ b/ z% D0 j; A' h2 q
Two sided test, 双向检验8 n, U* A) D5 N& e' z, Z& I; q2 D, x
Two-stage least squares, 二阶最小平方
g" S: k- K4 ?Two-stage sampling, 二阶段抽样
' H3 Y# W% e4 HTwo-tailed test, 双侧检验, ?* S, K6 D5 b8 R7 \4 Z
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
$ d& ~' }& {% K$ h% lTwo-way table, 双向表$ s: S: E' H! v3 l5 A$ [
Type I error, 一类错误/α错误
* e# S8 R8 w Q* g. e; P( yType II error, 二类错误/β错误/ K! k9 A+ I# x* q4 x2 a
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称
7 z; ~, y. u- jUnbiased estimate, 无偏估计
) i0 W4 P9 P. KUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归: P" A4 G1 j8 H2 Q H) k1 C2 f
Unequal subclass number, 不等次级组含量
2 ^5 z) p+ [. x3 c' D$ E6 g+ J9 ^Ungrouped data, 不分组资料
) d1 Z( f! {+ F' j7 PUniform coordinate, 均匀坐标- i/ h6 b4 L: c" z) _; X* ~, T
Uniform distribution, 均匀分布/ \" X0 L5 a( D- y
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
. [& i( [8 T0 q9 [& j- _/ nUnit, 单元
v+ d& I' O+ [% v, ZUnordered categories, 无序分类+ S3 D' {5 M7 {* `
Upper limit, 上限
2 ?+ ~" \1 U; y+ B! DUpward rank, 升秩. ]% Z1 s! c5 m" n
Vague concept, 模糊概念" V0 l ^9 U$ W
Validity, 有效性
8 s% ]8 x' Y7 ~: z9 \! oVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
- b+ n" U* P5 r/ MVariability, 变异性
% w1 x9 D9 [% f& CVariable, 变量
! B$ h$ h: R0 k' ]5 VVariance, 方差 u- ~* j9 y9 Q B% J
Variation, 变异/ H: d* Q' p Z* O% g& j+ j! y4 `
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
) ]. \- B' L6 E2 A/ J& |/ }8 }Volume of distribution, 容积
- l* Y, o7 l6 dW test, W检验; V- g3 z" P# U o* u
Weibull distribution, 威布尔分布
! `/ v, T5 t. k0 g8 ]% H& m; [Weight, 权数
+ Y: ^0 E& E. AWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验
& E! J% ]; ~/ o5 S7 Q+ aWeighted linear regression method, 加权直线回归
4 \7 \. H, d2 wWeighted mean, 加权平均数
+ o5 s/ I/ Q/ |5 J2 S, rWeighted mean square, 加权平均方差2 E& t; T. j. H+ h- Z
Weighted sum of square, 加权平方和0 Q8 I" l* z* U1 y* _
Weighting coefficient, 权重系数
: \: ?4 c9 [# |) n7 [6 nWeighting method, 加权法 ( `- T M, A; L3 T1 L9 i1 W
W-estimation, W估计量5 U* e! H4 ^9 w+ J/ V9 x* @
W-estimation of location, 位置W估计量' w) P0 L$ f, `3 |& N* p
Width, 宽度0 P6 U( E2 [! a. S( b, Y
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
# [& M0 \. n- F' ?Wild point, 野点/狂点
. e+ ^( ]1 K) G- `: m) k0 m8 PWild value, 野值/狂值
8 @$ ]/ O. u+ W1 O) L# GWinsorized mean, 缩尾均值' p9 {- R# i0 \& s* P
Withdraw, 失访
2 o4 |" y) L1 B6 @" ?6 LYouden's index, 尤登指数
) C1 R& x+ o3 ?! [9 J% N/ SZ test, Z检验2 G5 @4 n: E- Q0 w: z3 M
Zero correlation, 零相关
6 ~$ ?, d( V, OZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
